• 关于计算+天文,一群“仰望星空者”讨论了什么?
    关于计算+天文,一群“仰望星空者”讨论了什么?
    随着天文数据的爆炸式增长以及计算技术的飞速发展,天文学领域正在发生一场科研范式的变革。11月6日至7日,之江实验室计算天文(杭州)国际会议举行,来自澳大利亚、法国、德国、日本、中国等五个国家的300余名“仰望星空者”相聚杭州,共同研讨智能计算和天文学如何实现更好的融合发展,以推动科学发现和技术创新。“之江实验室一直致力于用计算推动创新。我们希望天文学家和计算科学家能够紧密合作,探索计算技术如何助力科研,实现计算驱动的科学发现和技术创新。”之江实验室主任、中国
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  • 智能体验升级!OPPO推出ColorOS 14系统和AndesGPT大模型服务
    智能体验升级!OPPO推出ColorOS 14系统和AndesGPT大模型服务
    在上海举行的OPPO开发者大会上,OPPO公司今天正式发布了全新的ColorOS14系统,并推出了个性化服务的AndesGPT大模型小编了解到,全新的ColorOS14系统内置了更新版的小布助手,该助手已经整合了AndesGPT大型模型,还新增了通话助手和智能摘要功能。通话助手可以从通话记录中提取重要信息,而智能摘要则可帮助用户轻松处理复杂的手机操作,同时生成个性化的内容和总结摘要等随着AndesGPT大模型的加入,OPPO自研的潘塔纳尔核心能力迈上了新的台阶。潘塔纳尔系统与AndesGPT大模型深度协同
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  • 手机游戏掌机化升级!红魔9 Pro推出全新游戏手柄,让切换乐趣倍增!
    手机游戏掌机化升级!红魔9 Pro推出全新游戏手柄,让切换乐趣倍增!
    11月17日消息,红魔官方今天宣布,将在11月23日的发布会上推出全新一代红魔影刃2游戏手柄,与红魔9Pro系列手机同时亮相。这款手柄的发布意味着手机连接手柄后可以立即变成掌上游戏机,实现了手机和掌上游戏机的灵活切换,为玩家提供更加丰富的游戏体验据小编了解,红魔影刃2游戏手柄不仅在外观上进行了全新设计,采用了可握持造型和非对称摇杆设计,与前代产品相比更具手感。与此同时,红魔9Pro系列手机也有着令人瞩目的升级。触控肩键面积增大90%,达到520Hz,提供更佳触感和更灵敏的反馈。此外,红魔9Pro搭载红魔史
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  • 新技能:成为钓鱼专家的剑侠世界
    新技能:成为钓鱼专家的剑侠世界
    剑侠世界手游怎么提高钓鱼品质在钓鱼时,拉杆是非常重要的一步,需要保持平衡,松紧适度,让鱼线和鱼的重量达到相对平衡的状态。然后,可以使用技巧攻击,积攒怒气,这样就能更快地钓到鱼了重写后的内容如下:2、当队长是钓客时,全队有10%的几率不消耗鱼饵,并且全队的等待时间减少1秒。提升到3级的钓客可以提高钓鱼的品质。在天忍帮中,修罗、佛、道三种成就可以在一个叫天忍禁地的地方获得,进入后向南狱方向前进,就会看到一个小佛像3、每天可以购买次数是有限,有时间的玩家建议每天买光,至于为什么,看下文。钓鱼活动日常任务是有钓鱼
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  • 腾讯云与高途战略合作:AI大模型助力智慧教育多维创新
    腾讯云与高途战略合作:AI大模型助力智慧教育多维创新
    2023年11月22日,在MEET教育科技创新峰会上,腾讯云与高途教育宣布达成战略合作。双方将充分利用腾讯云领先的人工智能技术和云产品能力,结合高途在教育行业的丰富经验,展开全面合作,包括教育行业模型建设和教育生态建设等方面。双方致力于共同探索和实施人工智能大模型在教育领域的多维应用,以推动智慧教育的创新发展为了在教育行业模型建设方面满足高途的模型训练需求,腾讯云将提供云计算服务器、TI平台等产品服务,全面支持高途AI行业场景的构建。例如,利用腾讯云的TI平台,高途将结合腾讯云MaaS能力和自身的内容积累
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  • 通用的无监督学习问题解决方案:基于元算法的框架
    通用的无监督学习问题解决方案:基于元算法的框架
    微软研究院(MicrosoftResearch)和普林斯顿大学的研究人员于11月13日提出了一个通用框架,用于设计无监督学习问题的有效算法,如高斯分布和子空间聚类的混合研究人员提出的框架,使用了一种元算法来解决噪声问题,该元算法采用下界学习计算公式的计算方法。这个框架是基于Garg、Kayal和Saha(FOCS'20)最近的工作而设计的,他们提出了这个框架,用于在没有任何噪声的情况下学习算术公式。元算法的一个关键因素是有效算法,用于解决称为“稳健向量空间分解”的新问题研究证明,当某些矩阵具有足够大的最小
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  • 常用的回归算法及其特点在机器学习中的应用
    常用的回归算法及其特点在机器学习中的应用
    回归是统计学中最有力的工具之一,机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种。回归算法用于连续型分布预测,可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归分析在机器学习领域得到广泛应用,例如预测商品销量、交通流量、房价以及天气情况等回归算法是一种常用的机器学习算法,用于建立自变量X和因变量Y之间的关系。从机器学习的角度来看,它用于构建一个算法模型(函数),以实现属性X和标签Y之间的映射关系。在学习过程中,该算法试图找到最佳的参数关系,以使拟合程度最好在回归算法中,算法(函数)的最终结果是一个连续的数据值
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  • 人形机器人专利 深企居全球第一
    人形机器人专利 深企居全球第一
    A03公司
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  • 华为Mate 50工程机曝光:白色和蓝色版本惊艳亮相
    华为Mate 50工程机曝光:白色和蓝色版本惊艳亮相
    11月16日消息,博主旺仔百事通近日分享了一组照片,展示了华为Mate50的白色和蓝色工程机版本,尽管这两款配色尚未正式上市,但博主的晒图却引起了众多网友的关注和称赞。小编获悉,华为Mate50系列是2022年9月推出的华为高端旗舰手机。该系列共有5种不同的颜色可选,分别是昆仑霞光、昆仑破晓、冰霜银、曜金黑和流光紫等。这些颜色都展现了华为一贯的设计精致和品味Mate50系列手机是业内首款支持卫星通信的智能手机,这一技术突破为用户提供了更加强大和可靠的通信方式。据了解,华为Mate50系列引入了全新的寻星引
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  • 商汤科技创始人、著名人工智能科学家汤晓鸥教授去世
    商汤科技创始人、著名人工智能科学家汤晓鸥教授去世
    新京报讯商汤科技微信公众号12月16日发布讣告,商汤科技创始人、人工智能科学家、浦江实验室主任、上海人工智能实验室主任、香港中文大学教授汤晓鸥因病救治无效,于2023年12月15日23时45分离世。编辑辛婧
    科技周边 · 人工智能   |  1年前  |   人工智能 商汤科技 汤晓鸥教授 449浏览 收藏
  • 微软关闭了Microsoft Defender应用程序防护的一个重要功能
    微软关闭了Microsoft Defender应用程序防护的一个重要功能
    微软最近发布了一份支持文档,宣布他们将不再支持"适用于Edge的MicrosoftDefender应用程序防护(MDAGforEdge)"功能。这意味着微软已经废弃了Edge商业版中的MicrosoftDefender应用程序防护,包括Windows独立应用启动器API,并且不会再进行更新据小编了解,MDAGforEdge是一项关键的安全功能,其主要任务是通过硬件隔离的方式保护用户免受不受信任的网站和文档的威胁,从而协助防御恶意软件和其他潜在威胁管理员可以使用这个功能来指定受信任的网站,其他不在列表中的内
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  • 大疆决定年底停售教育类产品线,其中包括益智无人机和人工智能套件等
    大疆决定年底停售教育类产品线,其中包括益智无人机和人工智能套件等
    本站12月22日消息,大疆教育应用官网发布公告,Telloedu、机甲大师RoboMasterEP、AI人工智能套件、大疆教育平台以及AI场景化教育解决方案将于2023年12月31日正式停止售卖。本站发现,大疆机甲大师RoboMaster系列包括多款机器人和无人机;DJIAI人工智能教育套件则专为中小学人工智能课堂教学打造;TelloEDU是一款益智编程无人机,用户通过它学习图形化编程、Python和Swift等编程语言。大疆教育的应用还包括机甲大师高校系列赛和AI人工智能教育套件等赛事和解决方案
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  • 阿里巴巴 2024 财年上半年业绩: 收入 4589.46 亿元同比增长 11%,归母净利润同比增长 2748%
    阿里巴巴 2024 财年上半年业绩: 收入 4589.46 亿元同比增长 11%,归母净利润同比增长 2748%
    本站12月23日消息,阿里巴巴公布2024财年中期报告(截至2023年9月30日止六个月),实现收入4589.46亿元,同比增长11%;经营利润760.74亿元,同比增长52%;归母净利润620.38亿元,同比增长2748%;摊薄每股收益3.01元,同比增长2849%。本站注意到,淘天集团的收入同比增长了8%。阿里国际数字商业集团的出海业务表现强劲,收入增长了47%。菜鸟集团的收入增长了29%。本地生活集团的收入增长了22%。大文娱集团的收入增长了21%截至2023年9月30日的六个月期间,菜鸟集团的收入
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  • 回归决策树
    回归决策树
    决策树回归器是一种基于决策树算法的回归模型,用于预测连续型变量的取值。它通过构建一棵决策树,将输入的特征空间划分成若干个子空间,每个子空间对应一个预测值。在预测时,根据输入特征的取值,沿着决策树自顶向下递归地查找对应的叶节点,从而得到相应的预测值。决策树回归器具有简单易解释、可处理多维特征、适应非线性关系等优点,常被应用于房价预测、股票价格预测、产品销量预测等领域。决策树回归器算法基于特征空间划分预测连续型变量,具体步骤如下:1.根据数据集中的特征和目标变量,选择一个最优的特征作为根节点,将样本集分为不同
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  • PEFT参数优化微调的原因是什么?
    PEFT参数优化微调的原因是什么?
    PEFT(ParameterEfficientFine-tuning)是一种优化深度学习模型微调过程的参数高效技术,旨在在有限的计算资源下实现高效微调。研究人员通过采用一系列策略来减少微调所需的计算资源,从而在保持模型性能的同时提高微调效率。这些策略包括减少微调训练的迭代次数、降低训练数据的采样率以及减少模型参数的更新频率等。通过这些方法,PEFT能够在资源受限的情况下,有效地进行深度学习模型的微调,为实际应用中的计算资源节约提供了一种有效的解决方案。PEFT的应用广泛,包括图像分类和自然语言处理等领域。
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